MCP 기반 AI 에이전트로 구현한 최적의 항공권 포인트 설계

Context

분산된 항공 마일리지 프로그램과 실시간 현금 가격 간의 비교 분석 어려움. 여러 플랫폼의 데이터 파편화로 인한 최적의 예약 시점 결정 한계. AI가 실시간 API에 접근하여 의사결정을 보조하는 통합 인터페이스 부재.

Technical Solution

• Model Context Protocol(MCP) 서버를 통한 AI 에이전트의 실시간 외부 도구 호출 구조 설계
• Markdown 기반의 Skill 파일을 도입하여 API 엔드포인트, curl 예시, jq 필터 등 AI용 지식 베이스 구축
• OpenCode 및 Claude Code와 연동하여 전역 또는 프로젝트 레벨의 심볼릭 링크 기반 스킬 로드 방식 채택
• Seats.aero(25개 이상 프로그램)와 SerpAPI를 연동하여 포인트 가치와 현금 가격의 실시간 교차 검증 로직 구현
• AwardWallet API를 통한 사용자 로열티 잔액 및 엘리트 등급의 실시간 상태 확인 프로세스 통합
• 데이터 레이어에 항공 동맹체, 호텔 체인, 포인트 전환 비율 등 정적 JSON 참조 데이터를 구축하여 추론 정확도 향상

Impact

• 25개 이상의 마일리지 프로그램 통합 검색 지원
• SerpAPI 무료 티어 기준 월 100회 검색 제공

Key Takeaway

LLM의 단순 추론을 넘어 MCP와 전문 Skill 정의서를 통해 실시간 데이터 접근 권한과 도구 사용법을 명시함으로써 AI 에이전트의 실질적인 문제 해결 능력을 극대화하는 설계 패턴.